Có cách nào để nhớ các định nghĩa về lỗi loại I và loại II không?

Tôi không phải là một nhà thống kê bởi giáo dục, tôi là một kỹ sư phần mềm. Tuy nhiên, số liệu thống kê đưa ra rất nhiều. Trong thực tế, các câu hỏi cụ thể về lỗi Loại I và Loại II đang xuất hiện rất nhiều trong quá trình tôi học cho kỳ thi Liên kết Phát triển Phần mềm được Chứng nhận (toán học và thống kê là 10% của bài kiểm tra). Tôi gặp rắc rối khi luôn đưa ra các định nghĩa đúng cho lỗi Loại I và Loại II - mặc dù hiện tại tôi đang ghi nhớ chúng (và có thể nhớ chúng hầu hết), tôi thực sự không muốn đóng băng bài kiểm tra này cố gắng nhớ sự khác biệt là gì

Tôi biết rằng Lỗi loại I là dương tính giả hoặc khi bạn từ chối giả thuyết khống và nó thực sự đúng và lỗi Loại II là âm tính giả hoặc khi bạn chấp nhận giả thuyết khống và nó thực sự sai.

Có một cách dễ dàng để nhớ sự khác biệt là gì, chẳng hạn như ghi nhớ? Làm thế nào để các nhà thống kê chuyên nghiệp làm điều đó - nó chỉ là một cái gì đó mà họ biết từ việc sử dụng hoặc thảo luận về nó thường xuyên?

(Lưu ý bên lề: Câu hỏi này có thể sử dụng một số thẻ tốt hơn. Một trong những điều tôi muốn tạo là "thuật ngữ", nhưng tôi không có đủ danh tiếng để làm điều đó. Nếu ai đó có thể thêm điều đó, nó sẽ rất tuyệt. Cảm ơn.)

Vì loại hai có nghĩa là "Sai âm" hoặc loại "sai sai", tôi nhớ nó là số lượng sai.

• Loại I: "Tôi nghĩ sai giả thuyết thay thế là đúng" (một sai)
• Loại II: "Tôi nghĩ sai giả thuyết thay thế là sai " (hai giả)

Khi cậu bé khóc sói ...

Lỗi đầu tiên mà dân làng mắc phải (khi họ tin anh ta) là lỗi loại 1.
Lỗi thứ hai mà dân làng mắc phải (khi họ không tin anh ta) là lỗi loại 2.

Tiếng khóc của cậu bé là một giả thuyết thay thế bởi vì giả thuyết khống không phải là sói;)

Tôi không đưa ra lời xin lỗi vì đã đăng một hình ảnh lố bịch như vậy, bởi vì đó chính xác là lý do tại sao nó dễ nhớ. Giả thuyết Null: Bệnh nhân không có thai.

Nguồn hình ảnh: Ellis, PD (2010), Câu hỏi thường gặp về kích thước hiệu ứng, trang web trực tuyến http://www.effectsizefaq.com , được truy cập vào ngày 18/12/2014.

Đây là một cách tiện dụng mà có một số sự thật với nó.

Các nhà khoa học trẻ cam kết loại I vì họ muốn tìm hiệu ứng và nhảy súng trong khi nhà khoa học già cam kết loại II vì họ từ chối thay đổi niềm tin.

(ai đó nhận xét trong phiên bản hài hước hơn đó :))

Tôi đã nói chuyện với một người bạn của tôi về điều này và anh ấy đã gửi cho tôi một liên kết đến bài viết trên Wikipedia về lỗi loại I và loại II , theo quan điểm của họ bây giờ cung cấp một cách ghi nhớ (hơi vô ích). Tôi đã làm, tuy nhiên, muốn thêm nó ở đây chỉ vì mục đích hoàn thành. Mặc dù tôi không nghĩ nó giúp tôi nhưng nó có thể giúp người khác:

Đối với những người gặp khó khăn trong việc xác định chính xác hai loại lỗi, việc ghi nhớ sau dựa trên thực tế là (a) một "lỗi" là sai và (b) các chữ cái đầu tiên của "Tích cực" và "Tiêu cực" được viết bằng một chữ khác số lượng đường thẳng đứng:

• Lỗi loại I là TÍCH CỰC sai; và P có một đường thẳng đứng duy nhất.
• Một lỗi loại II là một sai lầm sai; và N có hai đường thẳng đứng.

Với điều này, bạn cần nhớ rằng một dương tính giả có nghĩa là từ chối một giả thuyết null thực sự và một âm tính giả là không từ chối một giả thuyết null sai.

Đây không phải là câu trả lời tốt nhất ở đây, nhưng tôi đã muốn ném nó ra ngoài trong trường hợp ai đó tìm thấy câu hỏi này và điều này có thể giúp họ.

Bạn có thể từ chối ý tưởng hoàn toàn.

Một số tác giả (Andrew Gelman là một) đang chuyển sang thảo luận về lỗi Loại S (dấu hiệu) và Loại M (cường độ). Bạn có thể suy ra hướng hiệu ứng sai (ví dụ: bạn tin rằng nhóm điều trị làm tốt hơn nhưng thực sự tệ hơn) hoặc độ lớn sai (ví dụ: bạn tìm thấy một hiệu ứng lớn trong đó chỉ có một hiệu ứng nhỏ hoặc về cơ bản là không có tác dụng hoặc ngược lại) .

Xem thêm tại blog của Gelman .

Tôi sẽ cố gắng không thừa với các phản hồi khác (mặc dù có vẻ hơi giống với những gì JM đã đề xuất), nhưng tôi thường thích hiển thị hai hình ảnh sau:

Tôi sử dụng phương pháp "tư pháp" để ghi nhớ sự khác biệt giữa loại I và loại II: một thẩm phán phạm lỗi loại I khiến một người đàn ông vô tội phải ngồi tù, trong khi một thẩm phán phạm lỗi loại II cho phép một người đàn ông có tội tự do đi lại.

Dựa trên nguyên tắc dao cạo của Occam , các lỗi Loại I (từ chối giả thuyết khống khi nó đúng) là "có thể tranh cãi" tệ hơn các lỗi Loại II (không từ chối giả thuyết khống khi nó sai).

Nếu bạn tin vào một lập luận như vậy:

• Lỗi loại I là mối quan tâm chính
• Lỗi loại II là mối quan tâm thứ cấp

Lưu ý: Tôi không tán thành phán quyết giá trị này, nhưng nó giúp tôi nhớ Loại I từ Loại II.

Đây là một lời giải thích có thể giúp bạn nhớ sự khác biệt.

LOẠI I LRI: Báo động không có hỏa hoạn. TYPE II ERROR: Một đám cháy không có báo động.

Mọi đầu bếp đều biết cách tránh Lỗi loại I - chỉ cần tháo pin. Thật không may, điều này làm tăng tỷ lệ mắc lỗi Loại II. :)

Giảm khả năng xảy ra lỗi Loại II có nghĩa là làm cho báo động trở nên quá nhạy cảm, điều này sẽ làm tăng khả năng xảy ra lỗi Loại I.

Nguồn: Hướng dẫn hoạt hình để thống kê

Hurrah, một câu hỏi không đủ kỹ thuật để tôi có thể trả lời nó!

"Loại một là một kẻ lừa đảo" [vần điệu] - tức là đánh lừa bạn nghĩ rằng có một sự khác biệt tồn tại khi nó không tồn tại. Luôn luôn làm việc cho tôi.

Tôi đã từng nghĩ về nó theo hình ảnh thông thường của hai bản phân phối Bình thường (hoặc đường cong hình chuông). Đi từ trái sang phải, phân phối 1 là Null và phân phối 2 là Thay thế. Loại I (một cách sai lầm) từ chối thứ nhất (Null) và Loại II "từ chối" thứ hai (Thay thế).

(Bây giờ bạn chỉ cần nhớ rằng bạn không thực sự từ chối giải pháp thay thế, nhưng chấp nhận sai (hoặc không từ chối) Null - tức là khôi phục lại mọi thứ dưới dạng Null. Hey, nó hoạt động với tôi!)

(một câu trả lời đùa một chút tôi đã phát minh ra chỉ một phút trước)

1. Một người hạng nhất nghĩ rằng anh ta luôn luôn đúng.
2. Một người hạng hai nghĩ rằng anh ta luôn luôn sai.

1. Người hạng nhất chỉ có thể mắc lỗi loại I (vì đôi khi anh ta sẽ sai).
2. Người hạng hai chỉ có thể mắc lỗi loại II (vì đôi khi anh ta sẽ đúng).

Bạn tôi đã nghĩ ra điều này và tôi nghĩ nó khá tuyệt vời. Bà nói rằng trong hai nhiệm kỳ tổng thống vừa qua, đảng Cộng hòa đã mắc cả hai lỗi: Tổng thống ONE là Bush, người đã phạm lỗi loại ONE khi nói rằng có vũ khí hủy diệt hàng loạt ở Iraq khi thực tế ..... Dưới thời tổng thống TWO, Obama, (một số ) Đảng Cộng hòa đang mắc phải một lỗi HAI loại cho rằng biến đổi khí hậu là một huyền thoại khi trên thực tế ....

Dù quan điểm của bạn về chính trị hay biến đổi khí hậu là gì, đó là một cách khá dễ nhớ !!

$\alpha$$\beta$$\alpha$$\beta$$\alpha$$\alpha$$\beta$$\beta$

$\alpha$

RAAR 'like a Lion' = phần đầu tiên là * R * đẩy ra khi chúng ta nên * A * ccept (lỗi loại I) phần thứ hai là * A * ccept khi chúng ta nên * R * đẩy ra (lỗi loại II)

Đây là cách dễ nhất để nhớ nó cho tôi :)

Chúc may mắn!

Loại 1 = Từ chối: đây là biểu thức MỘT từ Loại 2 = Không: đây là biểu thức HAI từ

Tôi nhớ nó bằng cách suy nghĩ: Điều đầu tiên tôi làm khi làm bài kiểm tra ý nghĩa giả thuyết null là gì? Tôi đặt tiêu chí cho xác suất tôi sẽ từ chối sai. Do đó, loại 1 là tiêu chí này và loại 2 là xác suất quan tâm khác: xác suất tôi sẽ không từ chối null khi null là sai. Vì vậy, 1 = xác suất đầu tiên tôi đặt, 2 = cái khác.

Đây là cách tôi thực hiện: Loại I là một lỗi lạc quan. Loại II là một lỗi bi quan.

O, P: 1, 2. Chúng được sắp xếp theo thứ tự abc.

Ghi nhớ loại Đây là loại I không phải II trong đó null là đúng khi nó vần và tìm ra phần còn lại trong khi bạn đang xem xét vấn đề

Vì bạn đang mắc lỗi Loại I - null là đúng nhưng bạn nói không phải (từ chối) - Sai tích cực Sau đó Loại II là nơi null không đúng nhưng bạn nói đó là (Không từ chối) - Sai Tiêu cực

Ngoài ra, nó giúp cho biết những gì Giả thuyết Null và Thay thế của bạn TRƯỚC KHI làm bất cứ điều gì khác

Đây là cách tôi nhớ sự khác biệt giữa lỗi Loại I và Loại II

Loại I là TÍCH CỰC sai

Loại II là NỀN TẢNG sai

Loại I rất TÍCH CỰC, nó nhảy ra khỏi giường trước, chạy xuống cầu thang và tìm thấy một bữa ăn sáng quan trọng trong khi Loại II thì NEGECT nó nằm trên giường cả ngày để cuối cùng nó bò ra khỏi thức ăn. Nó không bao giờ có thể tìm thấy bất cứ điều gì!

Lỗi loại một Từ chối giả thuyết null khi nó đúng

TOERNHWIIT

Những chú gấu trúc háo hức quá mức không bao giờ giấu giếm khi đến giờ

Loại hai lỗi Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai

TTEANHWIIF

Mười hai Tan Elvis của Ate Nine Hams với những người nông dân Ailen thông minh

Đối với một kỹ sư phần mềm: Làm thế nào về việc liên kết lỗi Loại I (đầu tiên là hai) với thuật ngữ "S" erial "N" umber - bạn tìm thấy một cái gì đó "đáng kể" nhưng thực tế là "không". Lỗi loại II hoàn toàn ngược lại khi bạn biết lỗi loại I là gì.

Đôi khi đọc các bài báo khoa học thực sự cũ giúp tôi hiểu một số ý tưởng đằng sau số liệu thống kê.

... Họ đã xác định "hai nguồn lỗi", cụ thể là:

(a) lỗi từ chối một giả thuyết đáng lẽ phải được chấp nhận và

(b) lỗi chấp nhận một giả thuyết lẽ ra phải bị bác bỏ.

(wiki)

Nguồn gốc: Neyman, J.; Pearson, ES (1967) [1928]. "Về việc sử dụng và giải thích các tiêu chí kiểm tra nhất định cho các mục đích suy luận thống kê, Phần I". Báo cáo thống kê chung. Nhà xuất bản Đại học Cambridge. tr.116666. http://biomet.oxfordjournals.org/content/20A/1-2/175.full.pdf+html

Tôi nghĩ rằng bảng thông thường là khó hiểu vì nó kết hợp các động từ phủ định. Tôi thấy "bảng phán quyết" sau đây dễ nhớ hơn về khái quát hóa:

                              H0 (fair)
                     True                False
          Positive   False positive      True positive
Decision             Type I error
(Gilty)
          Negative   True negative       False negative
                                         Type II error

Lưu ý rằng:

1. quyết định (tích cực / tiêu cực) phù hợp với tên phán quyết
2. các bản án có "sai" là các lỗi

Lỗi của RouTiNe foR FuN Loại I là RTN: Từ chối Lỗi Null Loại II là FRFN: Không từ chối một Sai Null (giả thuyết)

Bản ghi nhớ của tôi cho các lỗi Loại II là:

HAI : T W của anh ấy như O đặt ra [cơ hội của chúng tôi để được xuất bản / tài trợ / nổi tiếng], tức là giả thuyết thử nghiệm đã bị từ chối (mặc dù có lỗi).

Hoặc là

HAI : T mình W như O ut-and-out thất bại (nhưng đó là một lỗi vì vậy nó không).

Loại I là những gì còn lại (nghĩa là dương tính giả).

Sau khi đọc qua tất cả những điều này, tôi đã tự mình nghĩ ra loại I (làm cho điều ngược lại áp dụng cho loại II.)

[A] lpha là lần đầu tiên và là một lỗi khi bạn [A] chấp nhận lternate [A]. AAA.

RAT! RAF

RAT biểu thị lỗi loại I và! RAF là loại II.

Lỗi loại I - RAT

R ejecting H ₀ khi nó Một ctually T rue

Loại II - ! RAF

  !   R ejecting H ₀ khi nó Một ctually F alse ≡

không R ejecting H ₀ khi nó Một ctually F alse

! biểu thị các nhà điều hành không thay thế! với từ "không".

NB: H ₀ = Giả thuyết không

Nhớ lại:

I  True
II False
or
I  TRue
II FAlse
or
I  TR
II FA
or
I  T         R.
II F         A
or 
Type  I error: True Ho is Rejected.
Type II error: False Ho is Accepted.

Nhớ nhé

I  True
II False